Deteksi Penipuan di Layanan Keuangan
Industri: Layanan Keuangan (Bank, Asuransi)
Langkah yang diambil:
Pengumpulan data: Data transaksi finansial (misalnya, riwayat transaksi, lokasi, jumlah transaksi, frekuensi transaksi, dll.).
Pembersihan data: Data yang tidak relevan atau tidak akurat dihilangkan untuk memastikan model yang lebih akurat.
Model deteksi penipuan: Algoritma klasifikasi seperti Random Forest, SVM (Support Vector Machine), atau Neural Networks digunakan untuk mendeteksi pola-pola yang mencurigakan dalam transaksi.
Evaluasi dan implementasi: Model diuji dan dioptimalkan menggunakan data historis, kemudian diterapkan untuk mengidentifikasi transaksi yang berpotensi penipuan secara real-time.
Keputusan yang diambil: Jika transaksi terdeteksi sebagai penipuan, sistem dapat secara otomatis memblokir transaksi atau mengirimkan peringatan kepada pihak terkait.